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Cómo la IA generativa está dando forma al futuro del desarrollo de software
La inteligencia artificial (IA) está cambiando el mundo del desarrollo de software. Según el Magic Quadrant for AI Code Assistants de Gartner (enlace externo a ibm.com), en 2028, el 90 % de los ingenieros de software empresarial utilizarán asistentes de código de IA, frente a menos del 14 % a principios de 2024.* Mediante el uso de estas soluciones, los desarrolladores pueden aumentar la eficiencia y superar desafíos comunes, como la gestión de bases de código heredadas complejas, la incorporación de nuevos lenguajes de programación y la incorporación de desarrolladores.
En 2024, como parte del IBM watsonx Challenge anual, IBM invitó a sus propios empleados a demostrar cómo podían superar estos desafíos utilizando IBM watsonx Code Assistant.
Miles de empleados de IBM, que abarcan cientos de equipos de proyectos, experimentaron con las numerosas capacidades de watsonx Code Assistant, incluida la explicación, la documentación y la generación de código, y la generación de casos de prueba. El ahorro de tiempo que lograron los equipos no solo abrió nuevas posibilidades en su trabajo, sino que también representó beneficios potenciales para los equipos de desarrollo de todo el mundo.
* Gartner. Magic Quadrant for AI Code Assistants. 19 de agosto de 2024. GARTNER es una marca registrada y una marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus filiales en EE. UU. e internacionalmente y se utiliza aquí con permiso. Magic Quadrant es una marca registrada de Gartner, Inc. y/o sus filiales y se utiliza aquí con permiso. Todos los derechos reservados.
El ejemplo de un equipo ganador: amplificar las habilidades de los desarrolladores con IA
Uno de los equipos ganadores del Desafío watsonx aplicó watsonx Code Assistant a un dilema de trabajo urgente y consiguió importantes mejoras de eficiencia. Este pequeño equipo, una mezcla de desarrolladores de producto veteranos y recién contratados, heredó más de 50 repositorios de código sin documentar que contenían unos 750 archivos JavaScript. El equipo se enfrentó a la perspectiva de semanas de análisis manual para comprender y documentar adecuadamente la base de código.
Para el desafío, el equipo introdujo nueve archivos que contenían más de 1000 líneas de código en el asistente de IA generativa y pidió a la solución que produjera resúmenes de una frase de cada archivo.
Uno de los desarrolladores más recientes del equipo, Asher Scott, ya utilizaba watsonx Code Assistant para explicar con éxito pequeños fragmentos de código, pero no estaba seguro de cómo funcionaría con archivos más grandes. "No teníamos muchas expectativas, pero nos sorprendió gratamente lo bueno que era", dice Scott, y añade que la solución era incluso eficaz para explicar la sintaxis avanzada escrita con técnicas de codificación abreviada. "Me ayudó a llevar mis habilidades al siguiente nivel".
Cuando el equipo revisó los resúmenes para comprobar su exactitud, "los consideramos realmente precisos, especialmente para documentar las API", dice Scott.
El compañero veterano de Scott, Greg Gasper, también experimentó con la capacidad de generación de código de watsonx Code Assistant. La función principal de Gasper no es la programación, pero pudo ingresar un prompt de lenguaje natural en el chat de IA integrado de la solución y generar un script para identificar los archivos que necesitaban documentación. "Lo cambié en cuestión de minutos", dice Gasper, "y ese código expuso los 750 archivos JavaScript que necesitábamos documentar".
Basándose en el análisis de archivos similares, el equipo proyecta que los nueve archivos utilizados en el desafío tardarían al menos tres minutos cada uno, en promedio, en revisarse y resumirse manualmente. Al utilizar watsonx Code Assistant, resumieron cada archivo en aproximadamente 12 segundos*. Esto supone un ahorro de tiempo de más del 90 %.
Mientras el equipo aplica watsonx Code Assistant al resto de su base de código, Scott explica que "estamos hablando de un trabajo que llevaría semanas y se hace en minutos".
*Pruebas internas con ancho de banda y tiempo de respuesta óptimos para watsonx Code Assistant.
Escalar la productividad de la IA generativa a cientos de equipos de desarrollo
El éxito no se limitó a un solo equipo. Muchos otros equipos que participaron en el desafío informaron resultados prometedores utilizando watsonx Code Assistant:
- 107 equipos informaron que habían reducido el tiempo dedicado a la explicación del código una media del 56 % **
- 153 equipos informaron que habían reducido el tiempo de documentación del código en un promedio del 59 %**
- 112 equipos informaron que habían reducido el tiempo de generación de código en un promedio del 38 %**
- 34 equipos informaron que habían reducido el tiempo de generación de casos de prueba en una media del 38 %**
El tiempo ahorrado, por supuesto, es tiempo que los equipos pueden dedicar al trabajo estratégico, incluida la mejora de la calidad y la seguridad generales del código, y la planificación de nuevas innovaciones.
"Es un acelerador de codificación. Está diseñado para que todo sea más rápido", dice Scott. "Mi principal consejo sería: pruébelo".
**El IBM watsonx Challenge es un evento patrocinado por la empresa interna de IBM. Los resultados enumerados se basan en datos autoinformados por los equipos participantes.
El equipo de software de IBM es un equipo multidisciplinar de expertos. Son responsables de conceptualizar, diseñar, desarrollar, probar, entregar y mantener una cartera diversa de soluciones de software. Su cartera incluye software empresarial, cloud computing, inteligencia artificial, blockchain y otras tecnologías emergentes. El equipo de software de IBM aborda las complejas necesidades empresariales de diversos sectores y clientes, como los servicios financieros, la sanidad, el comercio minorista y la administración pública, e impulsa el crecimiento, la innovación y la transformación empresarial a través de soluciones impulsadas por software.
Legal
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Los ejemplos de clientes se presentan como ilustraciones de cómo dichos clientes han utilizado los productos de IBM y los resultados que pueden haber obtenido. El desempeño, los costes, los ahorros reales u otros resultados en sus entornos operativos podrían variar.
